基于预测交通流的车联网MAC层协议设计
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-15页 |
| ·研究背景 | 第8-11页 |
| ·研究现状及不足 | 第11-13页 |
| ·研究意义 | 第13页 |
| ·论文结构 | 第13-15页 |
| 2 相关工作 | 第15-22页 |
| ·WAVE/DSRC协议 | 第15-19页 |
| ·WAVE协议架构 | 第15-16页 |
| ·IEEE 1609协议族 | 第16-19页 |
| ·交通流预测 | 第19-21页 |
| ·交通模型分析 | 第19-21页 |
| ·交通流预测 | 第21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 3 基于小波神经网络的交通流预测 | 第22-32页 |
| ·交通流数据计算模型选择 | 第22-23页 |
| ·交通流数据预测设计 | 第23-28页 |
| ·统计学习理论 | 第23页 |
| ·小波理论分析 | 第23-25页 |
| ·小波神经网络模型设计 | 第25-28页 |
| ·小波神经网络训练 | 第28-31页 |
| ·参数调整分析 | 第28-29页 |
| ·预测流程 | 第29-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 4 基于预测交通流的MAC层设计 | 第32-48页 |
| ·IEEE 1609.4多信道划分 | 第32-37页 |
| ·信道协同机制 | 第32-34页 |
| ·多信道切换划分 | 第34-37页 |
| ·分析模型 | 第37-44页 |
| ·Markov链模型分析 | 第37-38页 |
| ·稳态概率分析 | 第38-42页 |
| ·吞吐量分析 | 第42-43页 |
| ·延迟分析 | 第43-44页 |
| ·多信道切换层协议设计 | 第44-47页 |
| ·信道切换模式 | 第44-45页 |
| ·根据车流量动态切换方案 | 第45-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 5 仿真实验及结果分析 | 第48-59页 |
| ·结构组成 | 第48页 |
| ·仿真实验搭建 | 第48-52页 |
| ·路网环境搭建交通重现 | 第48-49页 |
| ·交通重现 | 第49-52页 |
| ·信道切换自适应调整 | 第52-56页 |
| ·小波预测交通流实现 | 第52-54页 |
| ·信道切换策略实现 | 第54-56页 |
| ·仿真结果及分析 | 第56-57页 |
| ·本章小结 | 第57-59页 |
| 结论 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
